Codex 5.6 必装插件：Sentry，让 AI 修 Bug (缺陷) 不再靠猜 最近做... Vibe Coding 项目经常遇到，刚修好一个 Bug，又出现新的问题，反反复复改特别浪费时间。 之后我开始找工具，发现 Codex 插件里有 Sentry，安装之后整个 Debug 流程完全不一样了。 现在不用反复截图、复制日志、手动排查问题了，只需要告诉它这段 prompt： “使用 Sentry 排查当前线上 Bug。先读取完整 Error、Stack Trace、运行上下文、发生频率和版本信息，再结合当前代码定位根因，不要只根据最后一条报错直接修改。确认原因后先复现问题并补充回归测试，再完成修复，最后重新运行验证；如果发现同类潜在问题，一并指出并处理。” Sentry 就可以直接完成： 1️⃣ 先读取完整 Stack Trace、运行上下文和版本信息，把 Bug 发生时的真实现场还原出来。 2️⃣ 再把线上 Error 对应到具体代码和调用链，结合当前项目直接定位真正根因，不再只看最后一条报错猜答案。 3️⃣ 最后复现问题、补回归测试、修改代码并重新运行验证，确认修复有效，同时避免同类 Bug 再次出现。 这样彻底告别 Bug 修了又坏、坏了再修的问题，快试试吧show more

Codex 5.6 最强隐藏提示词：让 AI 不再盲目执行，而是先帮你找错！ 很多人用 Vibe Coding 最崩溃的时刻：... AI 花几个小时写完代码，token用完了，最后才发现——方向从一开始就错了。 因为 AI 擅长执行，却不会主动质疑你的想法。 分享一个我反复测试后的codex提示词，让 Codex 开启高级工程师评审模式： “在执行任何任务前，请先进行独立判断： 检查我的需求是否存在错误前提、逻辑漏洞、信息缺失或隐藏风险。 不要默认接受我的方案，如果发现更好的方案或潜在问题，请直接指出。 明确区分：已确认事实、合理推测、未验证假设 涉及代码、数据、版本和技术结论时，请先验证，不要编造。 如果信息不足，请先提出需要确认的问题，而不是自行补全。 在执行前，评估方案的长期维护成本和可能影响。” 换成这种方式后，Codex 最大的变化： 1️⃣ 提前发现问题 在开发开始前，先检查需求漏洞和隐藏风险。 2️⃣ 优化技术决策 不只是完成功能，而是帮助找到更可靠的实现方案。 3️⃣ 减少无效返工 把问题解决在写代码之前，比后面不断重构更省时间。show more

Codex 5.6 真正与普通人拉开 90% 差距的，不是 prompt，而是你会不会配置 config.toml 很多人用 Codex... 还停留在“打开就聊”，但真正重度使用的人，早就把模型、任务模式、项目规则和自动化流程写进配置里了。 现在 Codex 5.6 最值得折腾的 4 个专业设置： 1️⃣ 固定模型 + Reasoning Effort 别每开一个任务都重新选模型。 把默认模型和推理强度写进 ~/.codex/config.toml，日常任务追求速度，复杂架构任务再提高 reasoning effort。 输入prompt： 请检查我当前 Codex 5.6 实际支持的模型和 reasoning effort 配置，不要猜测或使用已经废弃的参数；然后修改 ~/.codex/config.toml，为日常 Coding 设置合理的默认模型与推理强度，并告诉我具体修改了哪些字段、为什么这样配置，最后验证配置是否成功生效。 2️⃣ 不同任务建立 Profile 写功能、修 Bug、Code Review、做系统架构，根本不应该用完全相同的配置。 Codex 支持 Profiles，可以针对不同任务切换不同工作模式。 配置用的prompt，直接用： 请基于我当前 Codex 5.6 配置创建 3 套 Profile：fast-dev 用于快速开发和小修改，code-review 用于 PR 和代码审查，deep-architecture 用于复杂系统设计；分别配置合适的模型、reasoning effort 和执行策略，不使用已经废弃的配置项，并告诉我之后如何通过 --profile 切换使用。 3️⃣ 给每个项目建立独立配置 全局配置解决“你习惯怎么工作”，项目配置解决“这个项目必须怎么工作”。 把技术栈、测试方式、项目约束和工具配置放进项目自己的 .codex/config.toml，不要每开新会话都重新解释。 直接输入： 请分析当前项目的技术栈、目录结构、测试方式和开发工具，为这个项目设计一份最小化的 .codex/config.toml，只写当前项目真正需要的配置，不覆盖无关的全局设置；完成后解释每项配置的作用，并检查项目级配置是否能够被当前 Codex 正确加载。 4️⃣ 用 Hooks 把规则变成自动执行 最浪费时间的方式，就是每次都提醒 Codex 改完记得跑测试、提交前记得检查、别忘了扫安全问题。 现在可以直接把这些规则做成 Hooks，在生命周期节点自动触发。Codex 当前官方配置已经支持 lifecycle hooks。 直接用这段： 请检查当前项目适合配置哪些 Codex lifecycle hooks，并为我建立最精简的一套自动化流程：代码修改完成后运行必要测试和 lint，关键变更执行安全检查，提交前执行最终验证；只配置真正必要的 Hook，避免重复执行和拖慢开发速度，完成后实际触发一次并验证每个 Hook 是否正常工作。 真正高效的 Codex 启动就知道该怎么工作。 赶紧配置试试吧！show more

Codex 5.6 这个 GitHub 插件一定要装，能让你省下90%的token！ 90% 的人都把 Codex 用反了。... 一上来就让它： 帮我写一个 App。 分享一条我在用的绝佳省token技巧，先给 Codex 连接 GitHub 插件，然后输入提示词： 我要开发一个 XXX。暂时不要创建文件，也不要输出代码。先在 GitHub 调研同类开源项目，筛选出最有参考价值的方案。分析它们解决了什么问题、采用什么架构、依赖哪些技术、目前是否活跃，以及有哪些设计值得复用或避开。最后结合我的需求，给出技术选型、系统架构、MVP 范围和开发顺序。得到我的确认后，再进入实现阶段。 这样 Codex 会先做三件事： 1️⃣ 找到经过真实项目验证的方案 2️⃣ 研究别人已经踩过的坑 3️⃣ 根据你的需求做出技术取舍 等方向确定后，再让它开始写代码。show more

99%的人用AI做预测，从第一步就错了！ 大多数人找AI问未来，本质是在找电子算命先生。 要一个确定答案，对了就吹AI神，错了就当没发生。 但AI预测真正的价值，从来就不是猜对结果。 而是把混乱、打架、定义模糊的零散信息，结构化成有证据、可迭代、能自纠错的概率判断。 绝大多数人用AI预测都死在三步上。 题目不写死，会不会上市这种模糊问题，从根上就是废问题。 信源平权，官方公告和自媒体八卦混在一起，最后只能和出一团稀泥。 只要结论不要过程，中了当玄学，错了没复盘，永远不会进步。... 真正有效的用法，是给AI搭一套完整的认知脚手架。 先把题写死，明确定义、层级、截止时间，堵死所有偷换概念的空间。 再钉死已发生的事实，把没发生的事也明确列出来，负面信息和正面信息同等重要。 然后给信源分层加权，官方权重最高，主流媒体次之，预测市场做对照，二手内容只当气氛组。 接着分情景输出概率，基准、上行、下行各配对应的观察信号，什么情况该上修，什么情况该下修。 最后一定要追问，逼它自洽，逼它解释冲突，逼它承认之前的判断偏差。 其实最值钱的环节恰恰是AI改口， 就像Anthropic上市的预测，三刀追问之后，模型主动把9月1日前上市的概率从8到12个百分点，下修到4到7个百分点。 敢当面认错并讲清原因，比一次性给出一个漂亮的答案，可信一百倍。 这套方法不止能用在公司上市上， 产品发布，政策节点，竞品动态，甚至个人的职业选择，只要是答案在未来、信源互相打架的场景，全部可以复用。 它本质上是把专业分析师的思考过程，外化出来强制AI走完全链路。 AI当然也有局限，它拿不到内部信息，它会过度自信，它的概率永远是判断不是事实。 但真正的高级用法，就是承认这些局限，然后用结构和流程，把局限变成可管理的部分。 求答案永远是最低级的用法， 借AI的算力，打磨自己的判断系统，才是真正的长期杠杆。show more

Codex 这个用法一定要改，结果会好一个量级 90% 的人都把 Codex 当神仙了，一上来就直接 /goal： 帮我写一个 App，实际上它很难理解你的具体需求... 分享一条OpenAI研究员 Vaibhav (VB) Srivastav 都在用的技巧：先让 Codex 做 research，再根据结论设置一个合适的 /goal，而不是一上来就直接 /goal 例如： 我要开发一个 XXX。 暂时不要写代码。 先帮我做 requirements gathering 和 research： 这个问题的核心约束是什么 有哪些成熟方案 / 同类实现可以参考 主要技术风险和容易踩的坑 最小可交付版本应该包含什么、排除什么 把调研结果整理清楚后，再根据结论 set 一个合适的 /goal 你也可以跟 Codex 对话： 1️⃣ 把需求和边界问清楚 2️⃣ 把现有方案和风险摸透 3️⃣ 再锁定一个真正可执行的 goal 等 goal 定准了，再让它开始写代码，结果会明显稳很多show more

Codex 5.6 这 4 个设置，能砍掉 80% 无效 token 浪费，复杂长任务效率还能提升... 70% 很多时候不是模型不够强，而是你的上下文、缓存和工具配置正在拖后腿。 1️⃣ 尽量吃满 prompt cache 固定不变的项目规则、AGENTS.md、开发规范、长期 prompt 放前面，经常变化的需求放后面。这样更容易命中缓存，减少重复计算和重复上下文token消耗。 2️⃣ 长任务要及时压缩上下文 不要让日志、失败方案和旧历史一直堆在会话里。 直接输入prompt： “请整理当前任务上下文，清理失效方案、重复日志和无关历史，只保留当前目标、关键决策、核心约束、当前进度、未解决问题和下一步行动，后续基于最新摘要继续执行。” 3️⃣ MCP 不要装一堆不用的 Browser、Figma、GitHub、文档 MCP 都很强，但工具越多，上下文负担也越大。当前项目需要什么，就加载什么，别让一堆无关工具长期占着上下文。 4️⃣ 保持项目配置稳定 不要频繁切模型、工作目录、工具配置和开发规则。稳定的 prompt、稳定的工具链和固定项目结构，更容易持续复用缓存，也能减少 Agent 反复重新理解项目。 真正高效的 Codex 工作流： 高缓存命中 → 干净上下文 → 必要工具 → 稳定配置 很多时候 Codex 不需要再变强，你只需要做的，就是别再浪费它的上下文。show more

Codex 5.6 别再疯狂堆 prompt 了，少写 41%–66% token，执行效果反而能提高 90% 很多人用... Codex 最大的问题，就是怕 AI 不懂，于是把规则、背景、工具、要求一股脑全塞进去。 结果就是，prompt 越来越长、无关工具越来越多、上下文越来越脏，agent 反而更容易跑偏。 正确的做法，只保留当前任务真正需要的指令和工具。 直接在 Codex 里输入这段重要prompt： 请优化当前 Codex 工作上下文，删除重复、冲突、低价值以及与当前任务无关的指令，只保留当前目标、核心约束、验收标准和必要工具；同时检查 agent 当前可调用的工具，移除本任务不会使用的工具。优化前后分别统计 prompt 长度、工具数量和保留的核心信息，确保减少上下文占用的同时不丢失关键执行要求。 核心目的就这两件事： 1️⃣ 减少重复指令 同一条规则不要同时出现在 System Prompt、AGENTS.md、项目说明和当前对话里，保留一个权威版本即可。 2️⃣ 减少无关工具暴露 当前只做 Code Review，就别同时把 Figma、Browser、数据库、部署工具全部塞给 Agent。 真正高效的 Context Engineering，是让 Codex 只看到当前任务最重要的信息。show more

我让 AI 找一个值得做的产品，它盯上了律师账单里的 6 分钟 最近用 AI 做产品调研时，我越来越明显地感觉到一个问题： 信息并不缺，缺的是判断。... 问“下一个 AI 机会在哪里”，很容易得到一长串听起来都对的答案：AI 法务、AI 财务、AI 营销、AI 编程…… 但真正准备行动时，还是不知道哪个需求真实存在，哪个只是被反复包装的趋势。 所以这次我换了一种问法。 我让 AI 从用户抱怨、产品评论、GitHub Issues、行业报告和现有产品中寻找信号。每提出一个方向，还必须主动寻找反证：竞争太强、付费意愿不足，或者已经有成熟工具解决，就淘汰。 它一共比较了12个方向。 广告上线前 QA 的损失很直接，但链接和落地页检查已经有成熟工具；AI 代码审计的痛点很强，但市场拥挤，而且人仍然可能需要逐行复核；财务对账高频，却绕不开数据权限和“到底以哪个系统为准”的问题。 最后留下的，是一个我原本完全没有想到的场景： 律师的工时记录与账单叙事（比如美国的法律服务）。 许多按小时计费的律师以0.1小时，也就是6分钟为单位记账。会议、邮件、电话和文档修改结束后，他们还要回忆自己做过什么、匹配案件、补记时间，再把记录改成客户能够接受的账单描述。 AI 在这里不需要替律师做法律判断。 它只需要把日历、邮件和文档活动整理成带来源的候选记录，再由律师确认、修改或删除。 它真正解决的也不是“写得更快”，而是减少漏记、降低审核返工，并让每条收费描述都有依据。 这次测试用的是 Apodex。它里面的 Deep Discover 最让我意外的地方，不是能生成多少想法，而是会主动反驳自己的想法，把一个宽泛的问题逐步收敛成可以验证的假设。 它也没有把这个结果包装成确定的创业机会，而是给出了一套30天验证方案：访谈律师和 billing manager，用脱敏样本测试草稿编辑时间，再验证是否真的有人愿意进入付费试点。 如果律师不愿开放数据、修改草稿和自己重写一样费时，或者现有软件已经够用，那这个方向就应该停止。 我觉得这才是这次测试最有价值的地方。 它没有替我宣布一个答案，而是帮我排除了一批看起来正确的答案，最后告诉我： 下一步最值得验证什么，以及出现什么结果时应该放弃。 有时候，真正有用的 AI 不是让人更快得到结论，而是让一个模糊的问题，终于有了可以行动的下一步。 Open Source Harness: Open Weights: Website:show more

Qwen 今天发了 Qwen3.6-Plus，顺手把它接到 Claude Code 里试了下，效果比预期好不少。我让它帮我做一个工程师的个人作品网站，主要看审美和前端实现的表现，直接感受是这次质量提升很明显，Agentic Coding 也更清楚了。放到前端开发和长一点的任务里，它不会停在给你一段代码上，而是会自己接着拆需求、找路径、改代码、跑测试，发现问题再继续修，中间少了很多反复接手的地方。 这次另一个比较明显的点，这次任务拆解、规划、编码交付这条链路更好了，多模态和推理也基本到位了，图像、文本、视频这些输入能放到同一条链路里统一处理，接真实工程任务的感觉更完整，执行过程录了个视频，大伙有兴趣可以看看它是怎么一步步跑下来的。

OneVideo 付费通道已恢复 ✅ 微信 / 支付宝现在可以正常充值了。 先说抱歉:通道从 7 月中旬起出了故障,... 后台数据显示这期间有不少朋友反复尝试充值都失败了 —— 是我们的问题,不是你们的操作问题。 受影响的用户我们已经逐一补了积分,并单独发信说明。 也谢谢这段时间还愿意留下来、反复来试的每一位 🙏 是你们让我知道这个东西真的有人需要。 这两周产品也升级了: · 角色开口说话(原声对白) · 开拍前先看「创作蓝图」,改完再拍,不跑偏 · 手机可添加到主屏幕,生成完推送提醒 注册送 200 积分,够拍一条完整短剧 #AI短剧 #AI视频 #AI创作show more

Codex 切换到 GPT-6 Sol 后，我实测开发时间直接减少 90%，token 消耗也降低了 50% 更离谱的是，整个过程不需要装任何... Skill，千万别再用5.6 Sol了 我只是让它做个扫雷，想尝试可以用这个prompt： “从 0 做一个可以直接玩的网页版扫雷，要求 9×9 棋盘、10 个雷、左键翻格、右键插旗、自动展开空白区域、显示雷数和计时、支持胜负判断和重新开始，UI 做成高级深色风格；不需要调用任何 Skill，你自己完成规划、开发、测试、找 Bug 和修复，直到游戏可以正常运行。” 只说最终结果，剩下的让它自己干，3分钟游戏就给我做好了，效果贼棒！视频后段有演示效果show more

前段时间外网爆火的小人动画，我用 Gemini 复刻了一遍 结果发现……比想象中简单太多了 不用会动画制作，也不用学复杂软件 把提示词稍微修改一下，直接丢给Ai就能够做出这样的小动画 难怪现在越来越多人开始用 AI 做内容... 以前需要团队几天完成的东西，现在一个人也能快速尝试 提示词我放下面了，感兴趣可以自己试试👇show more

Anthropic 在 2026 年 9 月 17 日公布了一组进展：在两名技术人员监督下，Claude 用了不到四周时间，协助优化了... 30 多个开源生物学模型，其中包括 AlphaFold3 和 Boltz-2，相关优化代码已经开源。 这件事情吸引人的地方，在于它处理实际科研代码的具体过程，也就是从进入工程仓库、定位问题、修改代码，到最后一步步拿指标做检查。 顺着这种科研工作流的思路，我最近试用了 ScienceBuddy。它是 PhAI Labs 推出的生物医学 Agent 工作台，我先用它跑了一个具体的文献梳理任务。 我给出的提示词是整理近几年用机器学习预测 CRISPR-Cas9 脱靶活性的相关研究，主要看基因编辑在目标区域之外产生误切的情况。 为了方便后续比对，我直接指定了输出结构，要求把研究任务、数据规模、主要发现、研究局限和 DOI 整理成规整的列。 ScienceBuddy 在当前任务窗口里生成了一张论文信息表格。不同研究使用的数据集、得出的结论以及原文入口被归纳在同一套字段下。这样的交互挺省事：输入的提示词、生成的表格以及后续的追问都停留在同一个工作界面，左侧列表也保留着历史任务记录，随时可以点回来继续补充条件。 拿到了整理好的表格，我抽查了其中一行，点击 CRISMER 对应的 DOI 链接，跳转到了 bioRxiv 上的原始预印本摘要。 表格里抓取的 CHANGE-seq 和 SITE-seq，确实是原文摘要里明确写出的训练数据；论文自身报告的 F1 值为 0.728、PR-AUC 值为 0.818，也逐字出现在摘要数据中，页面同时标有预印本提示。这里需要说明，这些准确率数值是 CRISMER 那篇论文自己的实验结果，并不是软件的性能数据。这次抽查做的事情很简单，就是顺着生成结果里的来源链接，确认关键字段能不能在原文里找到出处。 在另一个关于 GEO 公开组学数据的任务中，我查看了它的运行轨迹（Trajectory）。界面上展示了 query_geo、fetch_source、query_pubmed 等工具调用节点，清晰记录了系统在推进任务时尝试发起的查询动作。 关于底层的实现，项目方提到 ScienceIDE 是 ScienceBuddy 的底层技术框架，主要作用是把真实的科研代码封装成 Agent 可以执行、练习和验证的环境，并尝试通过科学标准来检查结果。面向普通用户日常使用的产品是 ScienceBuddy。 整套体验下来，最直观的感受是ScienceBuddy 把文献线索集中整理成表，并在同一个任务流里继续追问，遇到关键数据也能够直接从引用中找到 DOI 回原文做核对。 产品访问地址是 PhAI Labs 开发。我体验的时候 Preview 版本处于免费开放状态。如果平时需要梳理生物医学领域的论文脉络或收集开题证据，可以找一个具体课题试一试。show more

兄弟们今天给大家一个正确打开GPT5.6的方式。 很多人用 Codex，第一步就错了。 上来一句：帮我写个 App。 这不是让 AI 写代码，这是让它烧你的 token。... Codex 5.6 记得接 GitHub 插件，然后先别让它动手写。 直接丢这段： 我要开发某某X。先别创建文件，也别输出代码。去 GitHub 调研同类开源项目，筛出最值得参考的方案，分析架构、依赖、活跃度、坑点和可复用设计。最后给我技术选型、系统架构、MVP 范围和开发顺序，等我确认再写代码。 这一步做完，省 token 真的离谱。 先让它抄作业，再让它干活。 兄弟们，这才是 Codex 的正确打开方式。show more

Codex 5.6 必装 Obsidian，直接给 AI 装上安全免费的本地永久记忆库！ 很多人想给 AI 增加长期记忆，但又担心云端... Memory 成本、隐私和数据安全问题 今天我找到了正确的解决方法：让 Obsidian 成为 Codex 的外部知识中枢，让Codex 根据当前需求检索相关知识；完成任务后，再把新的经验、结论和变化同步回知识库。 检索知识 → 执行任务 → 沉淀经验 → 优化知识库 直接用下面这段prompt（提示词）： “请将当前 Obsidian 知识库作为我的跨项目长期记忆系统，为所有项目建立统一索引和知识结构。持续整理并维护项目背景、长期偏好、关键决策、已完成内容、当前进度、失败方案、踩坑记录、技术方案和下一步计划。 每次开始新任务前，先检索 Obsidian 中与当前任务相关的笔记，补充必要上下文后再执行任务；任务完成后，将新增的结论、重要决策、代码变更记录和项目进度同步更新到对应文档。 只保留未来有价值的信息，避免记录无关对话、重复内容或临时信息；不要保存密码、api Key、token 等敏感信息。” 还可以创建个自动化流程： “每次完成重要任务后，让 Codex 自动提取本次开发中的关键经验，包括技术决策、解决方案、踩坑原因和可复用方法，沉淀回 Obsidian，持续完善项目知识库。” 随着项目不断推进，Obsidian 不只是存储文件，将逐渐成为属于你的 AI 知识库大脑。show more

Codex 5.6 必须知道的技巧：清理上下文，减少 85% 的无效 token 消耗 你以为 Agent... 聊得越久，能力越强 但实际上，长对话很可能正在拖慢 Agent。因为上下文里会不断堆积无效信息，包括废弃方案、失败尝试、调试日志、重复输出和过期内容，最终不仅浪费 token，还会干扰 Agent 的判断。 正确的做法：不要让上下文变成垃圾桶，定期让 Codex 清理当前状态。 这段提示词prompt你直接使用： “请整理当前任务的上下文，清理无效信息，删除或标记已废弃方案、已完成无需参考的内容、与当前目标无关的历史记录以及低价值重复输出，并重新生成一份精简任务摘要，仅保留当前目标、核心约束、已确认决策、当前进度、未解决问题和下一步计划；后续执行任务时，以最新摘要作为主要依据，不再依赖已失效信息。” 这样做的好处： 1️⃣ 能避免 Agent 不被旧信息干扰，减少沿着错误路径继续执行 2️⃣ 保持上下文始终围绕当前目标，提高复杂任务的稳定性 3️⃣ 长时间开发不会因为历史信息堆积而导致 Agent 判断能力下降 很多时候，你缺的不是更多 token，而是一个干净、有效的上下文！show more

Claude有个很让人不爽的点！！ 每次新模型发布，官方非订阅用户连体验的资格都没有！！ 想起之前在 ZenMux 充了钱还没用完，登上去一看，没想到已经上架了Claude Fable 5 ， 也算是第一时间体验上了这个“目前最强模型”。... 听说这模型死贵！！ 于是很慎重的用它跑了一个支付模块重构的任务！ 零代码基础，只能把之前Codex的输出给复制进去， 任务要求比较复杂： 保持原 API 兼容； 拆出 PaymentRequested / PaymentSucceeded / PaymentFailed； 补幂等，避免重复扣款； 改状态机； 更新单测； 输出迁移风险； Fable 5 不算快，面对这个长任务，它做对了两件事： 第一，先拆计划，再执行。 它把兼容层、事件定义、状态机、handler、测试、回滚风险都列出来了。 第二，最后主动自检。 它自己指出：支付成功事件必须幂等；旧接口“返回成功”不再等于“扣款完成”，调用方文档要改。 结果看起来，还是一如既往的稳！ 但是真的贵，就这么几分钟，直接跑了十多美金！！ 所以，我觉得要是家里没有矿，还是不要随便用Fable 5 ，根本不适合当常驻模型！ 感谢Zenmux让我体验了一下“宇宙最强”！ 虽然有点贵，但有时候相比价格，省心省力会更重要。 比如多文件重构、复杂迁移、PR review、长链路 Agent workflow这些复杂任务，偶尔用用，还是可以的！ 最后说一下 Zenmux，它有个PK 模式我一直很喜欢，可以同屏对比多个模型输出、延迟和成本。 现在刚好还有个限时的充值返赠活动： 充 20 美元送 10 美元 充 50 美元送 30 美元 如果你想第一时间体验Claude Fable 5或者其他模型，现在就是下手的最好时间！show more

调好了一个一路向前冲的闯关综艺 H3提示词模板，如果自定义话只需要修改修改图片1和动作就行了。 详细的使用教程放在这里了。 在分享一个小技巧 提示词按 20 秒规格编写。两步走： 0.3 分辨率调试... — 低分辨率照样出完整 20 秒，生成快，适合反复迭代验证剧情锚点、摔倒、击飞时机 调高分辨率出片 — 调试满意后不动提示词，直接切 1 或 0.8 重新生成。 #原神 #凡人修仙传 #银月 #提示词分享 #ai教程 #H3 #MINIMAXH3show more

有人刚把一个新 bot 搭出来 它会先用 MiroFish 对每一个即将发生的 Bitcoin / crypto... 事件 跑高拟真的 swarm simulation 然后再把结果直接接到 Polymarket 实盘上做交易 目前测试阶段，已经跑出： $12,000+ / day 这次是真的没忍住 研究完 MiroFish 之后，直接把它和 OpenClaw、Claude Opus 4.6 拼到了一起 一天时间，搭出了第一版私有 Polymarket bot 这套系统现在做的事很直接： → 生成 成千上万个带记忆和性格的 agents → 跑完整的 GraphRAG swarm simulation，去模拟新闻、ETF 资金流、宏观数据、whale activity、市场情绪会怎么影响 Bitcoin → 专门对 Polymarket 的 Bitcoin 合约 推演成千上万个可能路径 → 找出 市场 crowd probability 和模拟结果之间的错价 → 一旦出现 edge，直接通过 OpenClaw 自动进场 我现在就在实时测试这套 bot + MiroFish simulator 第一轮结果已经开始很硬了 而且平台上也已经有一个很像这套路子的真钱包在跑 目前数据是： 累计利润 $321k 日均 $12k Bitcoin 市场胜率 100% 我的 Polymarket 主页和完整交易记录，等我把规模继续放大后再放出来 新的 meta 可能已经来了 这次你觉得真的是新一代 edge，还是又一轮 AI bot 叙事？show more